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针对线性滤波器难以滤除超声回波信号中结构噪声的问题,从分析超声回波结构噪声和缺陷信号的产生、传播衰减及频率响应模型出发,推导了一种基于神经网络NARX(Nonlinear Auto-Regressive Exogenous Input)结构的非线性滤波器模型及其改进RTRL(Real Time Recurrent Learning)算法,该算法模型动态地建立了超声回波与缺陷信号之间的数学映射关系,利用该映射关系实现对缺陷信号中结构噪声抑制。仿真实验证实了该算法模型建立的正确性和有效性。